基于尾流时程目标识别的流场参数选择研究

摘要：

浸入流场中的固体壁面会形成高度复杂且具有一定特征的尾流流场, 利用尾流所包含的信息对物体的外形特征进行识别具有重要的应用价值. 然而, 在较高雷诺数情况下尾流流场形态及其时序特征复杂, 难以通过传统的数学物理方法对流场信号进行特征的识别与提取. 本文提出了基于尾流时程数据深度学习的流场特征提取与分析方法, 实现了基于一点的物理量时程进行流场中物体外形的识别; 同时, 对流场中不同物理参数时程的识别精度与识别结果进行分析与研究, 得到适用于目标识别的最优物理量参数. 通过对圆柱和方柱的尾流数据研究结果表明, 本文提出的基于卷积神经网络的模型具有好的训练收敛性和高的预测精度, 能够识别并提取得到时程数据中包含的流场特征, 采用流场横向速度时程作为物体外形识别信号的模型准确率高. 证明了本方法用于浸入流场中物体外形识别的可行性, 是一种目标识别的高精度方法.

关键词：流场时程;深度学习;目标外形识别;流场特征;卷积神经网络

所属期刊栏目：53

分类号：O375(流变学)

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省教育厅研究计划;交通行业重点实验室课题

在线出版日期：2021-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2692-2702